标签:不同 dropout 拟合 网络 基础知识 学习 神经网络 深度 神经元
深度前馈网络之所以叫网络,是因为是用很多不同的函数复合在一起表示的。
网络每一层有很多单元,每个单元表示一个向量到标量的函数。
- 为什么drop out 能防止过拟合?
(1)取平均的作用: 先回到标准的模型即没有dropout,我们用相同的训练数据去训练5个不同的神经网络,一般会得到5个不同的结果,此时我们可以采用 “5个结果取均值”或者“多数取胜的投票策略”去决定最终结果。例如3个网络判断结果为数字9,那么很有可能真正的结果就是数字9,其它两个网络给出了错误结果。这种“综合起来取平均”的策略通常可以有效防止过拟合问题。因为不同的网络可能产生不同的过拟合,取平均则有可能让一些“相反的”拟合互相抵消。dropout掉不同的隐藏神经元就类似在训练不同的网络,随机删掉一半隐藏神经元导致网络结构已经不同,整个dropout过程就相当于对很多个不同的神经网络取平均。而不同的网络产生不同的过拟合,一些互为“反向”的拟合相互抵消就可以达到整体上减少过拟合。
(2)减少神经元之间复杂的共适应关系: 因为dropout程序导致两个神经元不一定每次都在一个dropout网络中出现。这样权值的更新不再依赖于有固定关系的隐含节点的共同作用,阻止了某些特征仅仅在其它特定特征下才有效果的情况 。迫使网络去学习更加鲁棒的特征 ,这些特征在其它的神经元的随机子集中也存在。换句话说假如我们的神经网络是在做出某种预测,它不应该对一些特定的线索片段太过敏感,即使丢失特定的线索,它也应该可以从众多其它线索中学习一些共同的特征。从这个角度看dropout就有点像L1,L2正则,减少权重使得网络对丢失特定神经元连接的鲁棒性提高。
(3)Dropout类似于性别在生物进化中的角色:物种为了生存往往会倾向于适应这种环境,环境突变则会导致物种难以做出及时反应,性别的出现可以繁衍出适应新环境的变种,有效的阻止过拟合,即避免环境改变时物种可能面临的灭绝。
标签:不同,dropout,拟合,网络,基础知识,学习,神经网络,深度,神经元 来源: https://blog.csdn.net/qq_40168949/article/details/103938522
本站声明: 1. iCode9 技术分享网(下文简称本站)提供的所有内容,仅供技术学习、探讨和分享; 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关; 3. 关于本站的所有言论和文字,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关; 4. 本站文章均是网友提供,不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属;如您发现该文章侵犯了您的权益,可联系我们第一时间进行删除; 5. 本站为非盈利性的个人网站,所有内容不会用来进行牟利,也不会利用任何形式的广告来间接获益,纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。